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管線pipeline的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦SalMangano寫的 Mathematica錦囊妙計 可以從中找到所需的評價。
另外網站3D pipeline – 崧旭資訊– 地理資訊系統| 管線巡查App | 3D圖台也說明：2/3D GIS 管線設施資料庫雲端整合系統. 在全世界智慧城市發展與推廣的趨勢下，以往二維圖資的建置與呈現已經無法滿足特定領域的需求，如地下管線、.
國立清華大學 資訊工程學系 張俊盛所指導 吳易東的 改善學生英文習作中之動詞 （2020），提出管線pipeline關鍵因素是什麼，來自於文法改錯、語言模型。
而第二篇論文國立彰化師範大學 資訊工程學系 陳仁德所指導 林郁為的 高效能Max-Set-Selection電路之架構設計與實現 （2018），提出因為有 超大型積體電路、平行排序、部分排序、最大選擇集的重點而找出了 管線pipeline的解答。
最後網站在研管线 - 百济神州則補充：我们正在开发丰富且多元化的产品管线，目前我们的在研管线已经能够覆盖全球80%的癌症 ... 信息，请访问https://www.beigene.com/our-science-and-medicines/pipeline/ ...
Mathematica錦囊妙計
為了解決管線pipeline 的問題，作者SalMangano 這樣論述：
科學、工程學、財務學、音樂等專業領域的基石 Wolfram Mathematica Cookbook藉由實務案例來協助你掌握其原理精髓。本書囊括數值處理、資料結構、代數方程式、微積分及統計學方面等技巧。此外，透過二維與三維視覺化呈現資料、影像處理及音效處理等內容，帶領你進入奇幻之旅。 雖然Mathematica是個高度進階的計算平台，但經過本書所介紹的各種技巧，它將變得平易近人。從中學代數、基本圖表、到博士等級數值運算、財務分析或是進階工程模型的使用者，都將獲益良多。 ‧學習Mathematica進階的函數式語言及樣式比對功能 ‧探索字串及結構性文字豐富的函式庫
‧運用Mathematica指令解決物理學及工程學問題 ‧利用Mathematica線上資料庫取得物理學、化學及生物學等資料 ‧了解數值財務工程方程式求解的技術 ‧學習使用Mathematica實作複雜影像處理 ‧以音符、類比波形或數位聲音採樣處理音訊 Sal Mangano 於1987年至今，從事緊急專案軟體開發，特別是在金融貿易方面。他也是O’Reilly XSLT Cookbook的作者。
管線pipeline進入發燒排行的影片
上週五，美國最大輸油管業者 Colonial Pipeline 遭遇駭客攻擊，暫停所有管線運作。新聞爆出後，許多東岸城市開始出現恐慌加油潮，目前已有上千間加油站被搶購一空。美國多州政府宣佈進入緊急狀態。
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朗讀文章參考四篇報導
1. DW: https://www.dw.com/en/us-states-declare-emergency-over-gas-shortage-fears-following-cyberattack/a-57501414
2. NPR: https://www.npr.org/2021/05/11/996044288/panic-drives-gas-shortages-after-colonial-pipeline-ransomware-attack
3. CNBC: https://www.cnbc.com/2021/05/10/hacking-group-darkside-reportedly-responsible-for-colonial-pipeline-shutdown.html
4. BBC: https://www.bbc.com/news/business-57050690
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這集講解的單字片語有：
1. Colonial Pipeline
2. Darkside
3. Gas (gasoline) / petrol (petroleum)
4. Hoard; panic buying
5. Fill up - filling up - filled up
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改善學生英文習作中之動詞
為了解決管線pipeline 的問題，作者吳易東 這樣論述：
本論文提出一個英文動詞改善建議的方法，自動針對句子內的動詞提供一些更適當的動詞使用建議。我們採取利用語言模型（Language Model, LM）和分類器所構成的管線（Pipeline）技術來建立系統。此方法涉及利用語言模型生成動詞候選詞，及利用分類器過濾不恰當的動詞後選詞。實驗結果顯示，我們的方法跟基準（Baseline）比起，獲得較佳的結果。
高效能Max-Set-Selection電路之架構設計與實現
為了解決管線pipeline 的問題，作者林郁為 這樣論述：
本論文介紹使用雙調排序(Bitonic Sotring)來實現一般排序、索引排序以及迭代最大選擇集單元(Iterative Max-Set-Selection Unit)，利用管線(Pipeline)變化來改善最大選擇集效能，提出了多種組合方式來改善面積、功率及頻率。排序是計算機科學中最基本的主題之一。由於部分排序 (Partial sorting) 是具有較低的成本，在某些應用上比完整排序更為優異，因此本文重點介紹從M 個輸入中排序 N 個值的架構，這種情況通常發生在網路傳輸、資料探勘、數位信號處理等許多應用中。本篇利用管線變化和模組化的方法來進行設計，而使用管線變化及模組化的部分會
分為一般排序、索引方式及迭代這三種不同的方法。對這些排序組合來詳細分析，隨著輸入數量的增加，它們的資源需求呈線性增加，會分析在相同頻率及最快頻率下管線變化方法的面積及功率，可得知在哪種組合下是符合想要的需求。一般排序的方法是 N bit的輸入來進行排序，而索引的方法會將 N bit的資料使用編號的方式來進行替代，所以索引排序在每次排序完成後會需要進行提取，在進入到下一級進行排序。迭代的方法是利用反饋的概念來進行排序，在面積上減少了許多，也可以達到一樣的吞吐量(Throughput)，不過在週期上就會犧牲許多。實驗結果部分，使用Synopsys Design Compiler 及TSMC 90
nm cell library進行電路合成，使用IC Compiler進行Layout，DRC & LVS都驗證正確。針對這種管線變化的組合方式下，在功率、頻率及面積都是比Farmahini-Farahani [8] 這種規律的組合下還優，所以針對這個組合做了以下的分析，在 8 bit下128-to-4 頻率上提升 2.6%、功率減少 3.3%及面積減少了18%。